【AI面试】hard label与soft label，Label Smoothing Loss 和 Smooth L1 Loss

往期文章：

1. AI/CV面试，直达目录汇总
2. 【AI面试】NMS 与 Soft NMS 的辨析
3. 【AI面试】L1 loss、L2 loss和Smooth L1 Loss，L1正则化和L2正则化

在一次询问 chatGPT时候，在他的回答中，由smooth L1联想提到了 Label Smoothing Loss 。我把问题贴到下面，和 chatGPT的回答，供你参考。不知道你是不是也在使用 chatGPT，后面针对这个思考也可以一起交流下。

原本我是想到了在faster RCNN目标检测算法中，对于目标框的位置回归部分，通常采用Smooth L1 Loss。于是我就想到，Smooth L1 Loss是否特能用于分类任务呢？当然，这里我就是脑洞一问，得知了用于分类任务中的Label Smoothing Loss。

一、导言

Label Smoothing Loss和Smooth L1 Loss里面，都有smooth，光滑的，平坦的，平整的。从Smooth L1 Loss，我们知道他是在L1 Loss的基础上，引入了L2 loss。在[1,1]的范围内，采用L2 loss，其他段都是L1 loss。

一